引入脱钩弹性系数预测中长期电力需求

编者按：电力弹性系数是指一段时间内电力增长速度与国民生产总值增长速度的比值，在假设预测期电力弹性系数与以前时期电力弹性系数相等或者经过适当的调整后，根据国民经济和社会发展规划得到预测期的国民生产总值，就可以计算得出预测期的电力需求值。

引入脱钩弹性系数预测中长期电力需求

叶泽

（长沙理工大学副校长、教授）

根据国家《电力规划管理办法》等有关文件，参考过去电力发展五年规划的内容，“十四五”电力发展五年规划的起点仍然是相应时期的电力需求，其他电源规划、电网规划和节能分析、经济性分析、环境和社会影响评价及政策措施等都以电力需求为基础。因此，准确预测未来五年的电力需求，是做好新一轮电力发展规划的前提和基础。由于电力弹性系数的简明而且适用，过去电力规划编制中主要以电力弹性系数为依据。近年来，在高质量发展的背景下，国家供给侧结构性改革和产业结构调整力度不断加大，许多省出现用电量增长与产值增长不相适应的新现象，电力发展与经济增长的关系不再适合用传统的电力弹性系数解释，而需要用新的脱钩系数解释。

1、用电力弹性系数预测电力需求的方法及其局限

预测中长期电力需求包括负荷和电量，有很多种方法，比如电力弹性系数法、回归分析法、时间序列法、投入产出法、灰色预测技术方法、神经网络法和遗传规划法等，电力弹性系数法只是其中的一种方法。电力弹性系数分为电力生产弹性系数和电力消费弹性系数，两者相差一个固定的损耗，在原理上可以不作区分。电力弹性系数是指一段时间内电力增长速度与国民生产总值增长速度的比值，在假设预测期电力弹性系数与以前时期电力弹性系数相等或者经过适当的调整后，根据国民经济和社会发展规划得到预测期的国民生产总值，就可以计算得出预测期的电力需求值。电力弹性系数法的优点是经济意义明确，简单、容易计算和理解，缺点是电力弹性系数受很多因素影响，而且随时发生变化，难以事先准确确定，最终影响电力需求预测的准确程度。电力弹性系数法主要从宏观上描述电力发展与经济发展之间相互依赖的数量关系，但是，为了提高预测的准确性，也可以进一步分产业、行业或用户类型、分地区分别进行预测，然后再汇总计算。在实际电力需求预测中，电力弹性系数法一般与其他方法组合使用，经常作为校核方法用于分析判断预测结果的科学性和合理性。

近年来，许多省在分析本省电力弹性系数变化规律的基础上，总结得出三个阶段的结论。比如，2000～2016年间，河南省GDP和全社会用电量保持快速增长，年均增速分别达到11.1%和9.3%，平均电力消费弹性系数为0.84；但按照用电量增速和GDP增速的相对大小即电力弹性系数的大小，这段时期可分为三个阶段。第一阶段是上升期（2000～2007年），用电量增速、经济增速同步上升，但用电量增速总体大于经济增速，电力弹性系数为1.15，大于1；第二个阶段是波动期（2008～2011年），用电量增速的波动幅度比经济增速的波动幅度更大、更明显，电力弹性系数小于1，为0.89；第三个阶段是回调期（2012～2016年），用电量增速、经济增速同步下降，但用电量增速明显低于经济增速，下降幅度更大，电力弹性系数仅为0.25。

从上面的分析中可以得到两个结论：第一，如果在某个阶段，例如第一个阶段上升期内运用电力弹性系数法预测电力需求，可以得出较合理的结论。第二，如果用第一阶段的电力弹性系数预测第二个阶段的电力需求，或者用第二个阶段的电力弹性系数预测第三个阶段的电力需求，都会产生显著的误差。为什么会出现这种差异？主要与经济发展状态和发展方式有关。例如，河南省电力弹性系数所表现出阶段性变化特征主要由经济不同发展阶段的产业结构变化造成。在上升期，全省工业进入持续高速发展阶段，高耗能行业发展迅速，全省经济发展重工业化特征明显，电力弹性系数因此大于1；在波动期，受2008年国际金融危机影响，高耗能行业发展减速，其增加值占GDP比例下降，电力弹性系数开始下降，但仍然较大；在回调期，国家经济发展进入新常态，全省产业结构深度调整，落后产能进一步淘汰，经济增速趋缓，电力增速下降明显，电力弹性系数大幅度降低。综合上面的分析，在目前国家强调高质量发展和经济增长方式发生根本性转变的背景下，传统的以电力弹性系数进行电力需求预测的方法已经不再适用。

2、为什么要使用脱钩弹性系数

电力发展与经济发展的相对数量关系变化在世界各国具有普遍的规律性。我国许多省的电力弹性系数开始呈现倒“V”变化，即先增加后过渡再减少的三阶段变化，其实在世界许多发达国家已经发生过。电耗强度等于单位GDP的耗电量，用绝对量而不是变化率描述电力发展与经济发展的相对数量关系，与电力弹性系数本质上有类似的经济意义。英国电耗强度长期看呈现非常明显的倒“V”形状：1900～1971年，英国电耗强度总体处于上升阶段，以市场汇率法计算，电耗强度由0.0008千瓦时/美元增长到峰值0.345千瓦时/美元；1971～2008年间则总体处于下降阶段，电耗强度比峰值下降了37%。美国电耗强度也呈现出非常明显的倒“V”形状：1902～1976年，美国电耗强度总体处于上升阶段，电力强度由0.012千瓦时/美元增长到峰值0.471千瓦时/美元；1976～2008年间则总体处于下降阶段，电耗强度比峰值下降了24%。英美两国电耗强度在长时间内的倒“V”变化都与其经济结构调整有直接的关系。总体上，随着经济的发展和经济总量的增加，社会对资源消耗会提出减少和节约的内在要求，传统的资源消耗与经济增长之间的线性关系需要做相对降低的调整，从而提出了“脱钩（Decoupling）”的要求，即经济发展的同时实现资源消耗的相对降低。

事实上，目前我国电力发展与经济发展之间的相对数量关系正处在倒“V”形转变中。新中国成立以来特别是改革开放以来，我国电力发展与经济发展处在快速增长时期，两者有明显的线性关系，而且电力发展相对较快。但是，随着经济发展新常态的出现，电力发展与经济发展的相对关系正在不同地区发生不同程度的变化。如果以电耗强度这个指标分析，一方面，我国电耗强度与世界发达国家有明显的差距，2018年我国电耗强度为0.52千瓦时/美元，比印度0.57千瓦时/美元稍低，但明显高于美国0.22千瓦时/美元，英国0.12千瓦时/美元，德国0.16千瓦时/美元，法国和日本的0.21千瓦时/美元。这说明了我国电力发展与经济发展存在脱钩的紧迫性。另一方面，我国不同地区的电耗强度有非常大的差异，2018年宁夏电耗强度为1.9千瓦时/美元，而北京只有0.249千瓦时/美元，宁夏是北京的7.6倍；湖南省只有0.317千瓦时/美元，宁夏是湖南的6倍。我国不同地区的电耗强度差距非常大，这个结果说明了我国电力发展与经济发展“脱钩”的可能性。（以上我国各地2018年电耗强度按2018年人民币对美元平均汇率100美元=661.74元人民币计算，数据来源：国家统计局）

一些省已经从经济发展的实际中提出了“脱钩”的问题。由于产业结构调整和节能改造的影响，江苏省2018年工业用电弹性系数发生变化，用电量与工业增加值之间的关联度明显下降，单位工业用电量对工业增加值的影响力不断减弱，传统的用电量分析方法受到了一定的局限和挑战，即可以以较低的电量消费实现较快的工业增长，工业用电开始与工业增长呈现强脱钩效应。湖南省2019年前三季度工业用电量679.66亿千瓦时，增长2.1%，但1～10月湖南规模工业增加值增长8.2%。工业用电量与增加值的相对数量关系相对于通常状态的“脱钩”使人难以相信，同时也引起了社会对这种新的数量关系的关注和期待。

3、如何运用脱钩弹性系数预测电力需求

经济学家在分析“脱钩”现象时也提出了“脱钩”弹性系数指标。目前，使用较多的是Tapio弹性模型。Tapio脱钩弹性系数的定义形式上与电力弹性系数相同，即用电量变化比例与经济增长比例的比值，但是，在指标运用时有相对独立的分析内容。Tapio根据脱钩弹性系数的计算结果及其相关参数的构成情况，把脱钩细分成八种类型，其中每种类型的经济含义非常清晰，比如弱脱钩状态表示总体用电量和经济增长都在增加的同时，经济增长的增速要快于总体用电量的增速；增长连接体现的是用电量增速与经济增速基本持平等（见下表）。

以省为例，实际计算中，可以按照类似电力弹性系数计算的方法，将各年全省用电量变化和经济增长总量变化、变化率及其比值分别计算得出相应值，然后将计算结果与表中间三列参数值进行对照，即可确定某省用电量与经济增长之间的脱钩状态，结果会表明不同年份该省用电量与经济增长之间脱钩类型。也可以分产业或行业、用户类型、分地区分别进行上述计算，其结果相应表明不同年份该省某产业或行业、某用户类型、某地区用电量与经济增长之间脱钩类型。由于脱钩类型比电力弹性系数的分类更加细致，而且有明确的经济意义，因此，运用脱钩弹性系数实际上是用Tapio脱钩状态体系表分析和判断用电量与经济增长之间定性和定量关系，会更加准确而有针对性。

表  Tapio 脱钩状态体系表

注：ΔTP、ΔTE分别表示用电量和经济增长量的变化；E（TP，TE）表示脱钩弹性系数

与运用电力弹性系数进行电力需求预测相似，以上年的用电数量和经济增长量为初始参数，根据该省国民经济与社会发展目标速度，结合国家节能减排等相关政策，在分析确定预测期脱钩弹性系数的情况下，比如选择一定历史时期的平均脱钩弹性系数和最低脱钩弹性系数两个参数值，利用脱钩弹性系数计算公式，逐年计算得出预测期内各年电量需求。

与运用电力弹性系数进行电力需求预测相比，运用脱钩弹性系数预测电力需求能够更好地揭示电力发展与经济增长之间的相互数量关系，不仅体现在满足经济增长的电力发展数量上，也体现在保证经济增长前提下用电数量的减少和降低的过程或机制和结果上，比如能够清楚地说明脱钩结果是来自于使用效率提升，还是产业结构调整包括转移。因此，更能满足高质量发展的需要，也能够更准确地解释当前电力发展与经济发展的非关联现象。

原文首发于《电力决策与舆情参考》2020年1月3日第1、2期